CN107895454B - 一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法 - Google Patents

一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于烟雾检测的技术领域，具体涉及一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法；解决的技术问题为：提供一种运算简单、检测速度快、效果明显，不但具有有效去除人、汽车等非烟雾干扰物的影响，而且检测效果好的早期火灾烟雾视频检测方法；采用的技术方案为：包括以下步骤：读取待测RGB视频图像，将RGB视频图像转换成灰度视频图像；检测运动前景图像，将运动前景图像转换成运动前景二值图像；将视频当前帧图像与所述运动前景二值图像做乘积运算，得到frame1图像，对frame1图像进行小波分解，并计算该图像的能量值；判断连续两个检测周期的图像能量值的变化率，检测所述待测RGB视频图像区域是否产生烟雾；本发明适用于检测领域。

Description

一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法
技术领域
本发明属于烟雾检测的技术领域，具体涉及一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法。
背景技术
火灾是最常见的灾害之一，它直接危及人们的生命财产安全以及造成环境污染等。因此，对其进行实时有效的监控，把火灾造成的损失减小到最小程度，是火灾防治技术领域的重点研究内容，而火灾自动检测系统起着至关重要的作用。
传统型火灾探测器因发生火灾时产生的烟雾很难到达房间顶部，且易受通风速度、现场干扰、噪声等的影响，无法及时进行早期火灾监测、报警。综合国内外火灾图像识别判据较单一，误报、漏报率高，系统鲁棒性、实时性差等特点，针对火灾烟雾图像实时性强、特征信息量大等特点，充分研究火灾初期烟雾的图像特征，结合图像处理技术和小波变换，提出一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，以达到早期火灾报警的目的。
发明内容
本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种运算简单、检测速度快、效果明显，不但具有有效去除人、汽车等非烟雾干扰物的影响，而且检测效果好的早期火灾烟雾视频检测方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，包括以下步骤：
S101、读取待测RGB视频图像，将RGB视频图像转换成灰度视频图像；
S102、检测运动前景图像，将运动前景图像转换成运动前景二值图像；
S103、将视频当前帧图像与所述运动前景二值图像做乘积运算，得到frame1图像，对frame1图像进行小波分解，并计算该图像的能量值；
S104、判断连续两个检测周期的图像能量值的变化率，检测所述待测RGB视频图像区域是否产生烟雾。
具体地，步骤S101中，具体包括：
计算视频总帧数n；
由式I＝(R+G+B)/3，将该视频转换成灰度视频图像；
由式：B＝a×(1-M)×Q+B+a×(M-1)×B，得到实时更新背景图像；
其中：B为实时背景图像，B的始值为第一帧图像；a为背景更新系数取值0.05，初始值为0；M为运动前景图像，M的始值为0矩阵；Q为当前帧图像。
具体地，步骤S102中，具体包括：
由式M＝|Q-B|检测运动前景图像，同时通过将运动前景图像M转换成运动前景二值图像；
其中：i、j分别为运动前景图像M的行与列变量。
具体地，步骤S103中，具体包括：
由式frame1＝Q×M得到frame1图像,通过对frame1图像小波分解，得到低频子带图像ca；
由式
Figure BDA0001470052160000022
计算每一帧低频子带图像ca的能量值；
其中：i、j分别为低频子带图像ca的行与列变量；p、q分别为低频子带图像ca的行数与列数；k1为当前帧变量；Eb(k1)为当前帧低频子带图像ca的能量。
具体地，步骤S104中，具体包括：
从第一帧开始取20帧作为一检测周期，每一周期内用最小二乘法拟合Eb(1)～Eb(20)的变化率k,同时将k值小于0的赋值0；
在待测视频所有帧中依次选取两个连续检测周期的变化率k1、k2，满足k1〉2×106且k2〉2×106，即可判别在此两个周期中存在烟雾，发出火灾报警信号。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，通过读取待测RGB视频图像，将RGB视频图像转换成灰度视频图像；检测运动前景图像，将运动前景图像转换成运动前景二值图像；并将视频当前帧图像与所述运动前景二值图像做乘积运算，得到frame1图像，对frame1图像进行小波分解，并计算该图像的能量值；随后，判断连续两个检测周期的图像能量值的变化率，检测所述待测RGB视频图像区域是否产生烟雾；该发明方法具有运算简单、检测速度快、效果明显且误报率极低，可有效去除行人、汽车等非烟雾干扰的影响，可广泛应用于森林、办公室、仓库、动车车厢等场所。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步详细的说明；
图1为本发明提供的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法的流程示意图；
图2为本发明提供的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法的纯烟雾视频举例图；
图3为本发明提供的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法的有烟雾干扰举例图；
图4为本发明提供的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法的无烟雾干扰举例图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，包括以下步骤：
S101、读取待测RGB视频图像，将RGB视频图像转换成灰度视频图像；
具体地，步骤S101中，具体包括：
计算视频总帧数n；
由式I＝(R+G+B)/3，将该视频转换成灰度视频图像；
由式：B＝a×(1-M)×Q+B+a×(M-1)×B，得到实时更新背景图像；
其中：B为实时背景图像，B的始值为第一帧图像；a为背景更新系数取值0.05，初始值为0；M为运动前景图像，M的始值为0矩阵；Q为当前帧图像；
S102、检测运动前景图像，将运动前景图像转换成运动前景二值图像；
具体地，步骤S102中，具体包括：
由式M＝|Q-B|检测运动前景图像，同时通过
Figure BDA0001470052160000041
将运动前景图像M转换成运动前景二值图像；
其中：i、j分别为运动前景图像M的行与列变量；
S103、将视频当前帧图像与所述运动前景二值图像做乘积运算，得到frame1图像，对frame1图像进行小波分解，并计算该图像的能量值；
具体地，步骤S103中，具体包括：
由式frame1＝Q×M得到frame1图像,通过对frame1图像小波分解，得到低频子带图像ca；
由式
Figure BDA0001470052160000042
计算每一帧低频子带图像ca的能量值；
其中：i、j分别为低频子带图像ca的行与列变量；p、q分别为低频子带图像ca的行数与列数；k1为当前帧变量；Eb(k1)为当前帧低频子带图像ca的能量；
S104、判断连续两个检测周期的图像能量值的变化率，检测所述待测RGB视频图像区域是否产生烟雾；
具体地，步骤S104中，具体包括：
从第一帧开始取20帧作为一检测周期，每一周期内用最小二乘法拟合Eb(1)～Eb(20)的变化率k,同时将k值小于0的赋值0；
在待测视频所有帧中依次选取两个连续检测周期的变化率k1、k2，满足k1〉2×106且k2〉2×106，即可判别在此两个周期中存在烟雾，发出火灾报警信号。
图2为本发明提供的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法的纯烟雾视频举例图，如图2所示，图a1为第1.5秒视频产生烟雾图，图a2为第2秒检测到烟雾时视频帧图；图b1为第14秒视频产生烟雾图，图b2为第14.4秒检测到烟雾时视频帧图；图c1为第3秒视频背景图，图c2为第3秒检测到烟雾时视频帧图；由此可见，检测误差最大0.5秒，能够准确检测到烟雾视频帧图。
图3为本发明提供的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法的有烟雾干扰举例图，如图3所示，图a1为第17秒视频产生烟雾图，图a2为第17.6秒检测到烟雾时视频帧图；图b1为第16秒视频产生烟雾图，图b2为第18.4秒检测到烟雾时视频帧图；图c1为第16秒视频背景图，图c2为第18.4秒检测到烟雾时视频帧图；由此可见，具有人或汽车等非烟雾干扰的烟雾视频，检测误差时间最大为2.4秒，比较准确的检测到烟雾视频帧。
图4为本发明提供的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法的无烟雾干扰举例图，如图4所示，图a1为天空黑云缓慢移动变化的视频图；图a2为早晨雾气浓度慢慢变浓的视频图；图a3为林间雾气变化的视频图，本发明未受到干扰物的影响，未检测到有烟雾。
综上所述，本发明能够有效检测火灾早期烟雾，检测误差最大时间为2.4秒，符合实时监测系统要求；本发明具有很好的抗干扰能力，能够有效避免行人、汽车、云、雾等非烟雾干扰。
本发明一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，通过读取待测RGB视频图像，将RGB视频图像转换成灰度视频图像；检测运动前景图像，将运动前景图像转换成运动前景二值图像；并将视频当前帧图像与所述运动前景二值图像做乘积运算，得到frame1图像，对frame1图像进行小波分解，并计算该图像的能量值；随后，判断连续两个检测周期的图像能量值的变化率，检测所述待测RGB视频图像区域是否产生烟雾；该发明方法具有运算简单、检测速度快、效果明显且误报率极低，可有效去除行人、汽车等非烟雾干扰的影响，可广泛应用于森林、办公室、仓库、动车车厢等场所，实用性极高。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (4)

1.一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
s101、读取待测RGB视频图像，将RGB视频图像转换成灰度视频图像；
S102、检测运动前景图像，将运动前景图像转换成运动前景二值图像；
S103、将视频当前帧图像与所述运动前景二值图像做乘积运算，得到framel图像，对framel图像进行小波分解，并计算该图像的能量值；
S104、判断连续两个检测周期的图像能量值的变化率，检测所述待测RGB视频图像区域是否产生烟雾；
所述步骤S103中，具体包括：
由式framel＝Q×M得到framel图像，通过对framel图像小波分解，得到低频子带图像ca；
由式
Figure FDA0002164987770000011
计算每一帧低频子带图像ca的能量值；
其中：i、j分别为低频子带图像ca的行与列变量；p、q分别为低频子带图像ca的行数与列数；k1为当前帧变量；Eb(k1)为当前帧低频子带图像ca的能量。
2.根据权利要求1所述的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，其特征在于：步骤S101中，具体包括：
计算视频总帧数n；
由式I＝(R+G+B)/3，将该视频转换成灰度视频图像；
由式：B＝a×(1-M)×Q+B+a×(M-1)×B，得到实时更新背景图像；
其中：B为实时背景图像，B的始值为第一帧图像；a为背景更新系数取值0.05，初始值为0；M为运动前景图像，M的始值为0矩阵；Q为当前帧图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，其特征在于：步骤S102中，具体包括：
由式M＝|Q-B|检测运动前景图像，同时通过
Figure FDA0002164987770000021
将运动前景图像M转换成运动前景二值图像；
其中：i、j分别为运动前景图像M的行与列变量。
4.根据权利要求1所述的一种基于小波能量的早期火灾烟雾视频检测方法，其特征在于：步骤S104中，具体包括：
从第一帧开始取20帧作为一检测周期，每一周期内用最小二乘法拟合Eb(1)～Eb(20)的变化率k，同时将k值小于0的赋值0；
在待测视频所有帧中依次选取两个连续检测周期的变化率k1、k2，满足k1＞2×106且k2＞2×106，即可判别在此两个周期中存在烟雾，发出火灾报警信号。
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